Chisaba‑Pereira, Cristian‑Alejandro; Herrera‑Calero, Ricardo; Niño‑Neira, Saúl‑Alejandro; Hurtado‑Ortiz, Britney‑Alejandra. “Datalogación: evaluación de herramientas de inteligencia artificial basadas en el Modelo Extenso de Lenguaje (Large Language Model) para la automatización de la descripción de libros.” Infonomy 3, no. 4 (18 julio 2025). Accedido 31 julio 2025.
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La investigación titulada “Datalogación” evalúa cómo funcionan las herramientas de inteligencia artificial basadas en modelos de lenguaje extensos (Large Language Models o LLM), como ChatGPT‑3.5, ChatGPT‑4o, Gemini o Copilot, en la automatización de la catalogación de libros, comparándolas con la labor de catalogadores humanos expertos
Utilizando cinco libros seleccionados por el sistema bibliotecario de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, los autores analizaron el rendimiento de estas herramientas en términos de tiempo, costos, calidad y volumen de catálogo.
Los resultados fueron reveladores: los modelos automatizados catalogaron 183 veces más rápido que una persona, pudieron catalogar 187 veces más libros y el costo salarial estimado para un catalogador humano resultó ser 64 veces mayor que el uso de IA.
Esto demuestra una extraordinaria eficiencia operativa a favor de los sistemas automatizados, abriendo posibilidades para escalar los procesos bibliográficos en contextos con recursos limitados.
En cuanto a la calidad de la descripción, si bien las herramientas LLM presentaron resultados rápidos y voluminosos, los autores reconocieron la necesidad de supervisión para garantizar la precisión y la coherencia de los datos generados. Si bien se observa que los modelos pueden replicar adecuadamente los formatos bibliográficos, aún existe un margen de error en aspectos como las atribuciones, los metadatos específicos y la coherencia editorial, especialmente en la cobertura de las primeras publicaciones o en títulos recientes.
El estudio concluye que estas tecnologías representan una oportunidad significativa para transformar los procesos de catalogación en bibliotecas y sistemas de información. Sin embargo, es importante tener en cuenta que su adopción requiere una implementación responsable, con estrategias que incluyan supervisión humana, validación de metadatos y procedimientos claros para la corrección de errores. Solo así se podrá aprovechar su potencial sin comprometer la integridad de la información bibliográfica.
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